2. Pola Data Musiman Seasonal
Pola yang menunjukkan perubahan yang berulang-ulang secara periodik dalam deret waktu. Pola ini terjadi bila suatu deret dipengaruhi oleh faktor musiman,
misalnya: kuartal tahun tertentu, bulanan, atau hari-hari pada minggu tertentu.
3. Pola Siklis Cyclical Pola data yang menunjukkan gerakan naik turun dalam jangka panjang dari
suatu kurva trend. Terjadi bila datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklis bisnis.
4. Pola Data Trend Pola yang menunjukkan kenaikan atau penurunan jangka panjang data.
2.6. Metode Yang Digunakan
Untuk mendapatkan hasil yang baik harus diketahui cara peramalan yang tepat. Maka metode peramalan analisis deret berkala yang digunakan untuk meramalkan jumlah
kendaraan pada pemecahan masalah ini adalah dengan menggunakan Metode Tren Eksponensial.
Suatu Tren Eksponensial akan berupa garis lurus pada grafik semilog tetapi berupa kurva pada grafik aritmatik. Persamaan eksponensial yang digunakan dalam
menggambarkan tren sekuler adalah :
Universitas Sumatera Utara
Ŷ = … 2.1
Diubah dalam bentuk logaritma, maka diperoleh :
Ŷ = +
… 2.2
Buat ∑ X = 0 dengan menggunakan metode kuadrat terkecil. Dua konstanta yang
tidak diketahui yaitu log a dan log b dapat dihitung dengan rumus berikut :
=
∑
… 2.3 =
∑ ∑
… 2.4 dengan :
log a = rata- rata logaritma Y log b = slope dari garis pada grafik semilog
X = per 1 tahun Y = per unit kendaraan
Nilai b adalah perbandingan dari Ŷ pada tahun yang sedang berjalan dengan Ŷ pada
tahun yang berikutnya. Dan laju kenaikan penurunan r adalah selisih antara ra b dan 1 1 = 100 atau dasar.
Jika b 1, selisihnya merupakan laju pertambahan r = b-1; Jika b 1, merupakan laju penurunan r = 1-b.
Persamaan eksponensial sangat berguna untuk runtun waktu, dalam perhitungan kenaikan atau penurunan pada laju yang konstan progresi geometrik.
Universitas Sumatera Utara
Karena metode kuadrat terkecil jumlah dari deviasi kuadrat logaritma nilai Y dari nilai tren, atau
∑ − log Ŷ
2
adalah minimum.
Dua persamaan normal untuk garis lurus pada grafik semi logaritma adalah :
∑ log Y = n log a + log b ∑ X ∑ X log Y = log a ∑ X +log b ∑ X
2
… 2.5
Yang diperoleh dari persamaan Ŷ =
+ . Bila
∑ X = 0 persamaan normalnya menjadi :
∑ log Y = n log a ∑ X log Y = log b ∑ X
2
… 2.6
Persamaan kuadrat semi logaritmanya adalah :
log Ŷ = log a + X log b + X
2
log c … 2.7
Bila ∑ X = 0 atau dasar pada pertengahan tahun, maka ketiga persamaan normalnya
adalah :
∑ log Y = n log a + log c
∑ X
2
∑ X log Y = log b
∑ X
2
∑ X
2
log Y = log a
∑ X
2
+ log c ∑ X
4
… 2.8
Universitas Sumatera Utara
BAB 3 GAMBARAN UMUM LOKASI PENELITIAN
